运用图像分割的工件定位与识别方法的研究
工件的定位与识别在机器人视觉中具有重要意义.预处理工件灰度图片时,存在工件区域与背景对比度较低的问题,给出基于直方图两个峰值像素的灰度拉伸算法;二值图像的工件区域存在不连通且有虫洞的问题,提出局部区域填充方法和被包围区域填充的方法,以修正和突出目标区域供切割使用.提出基于最小外接矩形分割的方法,切割工件区域,定位目标区域的倾斜角与中心点,最小外接矩形切割的图像是被旋转的图像,存在提取特征随之改变的问题,而矩特征具有旋转不变性,所以提取切割图像的矩特征.采用基于RBF核的支持向量机对归一化特征进行训练与识别.实验表明,运用图像分割的方法对工件的定位精确,识别率可达93.3%.
灰度拉伸、区域填充、不变矩、支持向量机、识别
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家“核高基”专项项目2012ZX01029-001-002
2016-10-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
2070-2073